脑电平均绝对信号斜率、峰间值和极值次数特征提取python
时间: 2024-05-03 18:22:31 浏览: 11
脑电信号的特征提取是脑电信号分析的重要步骤之一,可以用于诊断、分类和控制应用。下面介绍几种常用的脑电信号特征提取方法,以Python代码形式给出。
1. 平均绝对信号斜率(Mean Absolute Slope, MAS)
平均绝对信号斜率是脑电信号的一个重要特征,它可以描述信号的变化速率。MAS的计算公式如下:
$$
MAS = \frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N-1}|\frac{y_{i+1}-y_i}{t_{i+1}-t_i}|
$$
其中,$N$是信号长度,$y_i$是信号在时间点$t_i$的值。下面是Python代码实现:
```python
import numpy as np
def mean_absolute_slope(signal, fs):
# 计算信号斜率
diff_signal = np.diff(signal)
diff_time = 1/fs
slope = np.abs(diff_signal/diff_time)
# 计算平均绝对信号斜率
mas = np.mean(slope)
return mas
```
2. 峰间值(Peak-to-Peak Amplitude, P2P)
峰间值是脑电信号中峰值与谷值之间的差值,可以反映信号的振幅。P2P的计算公式如下:
$$
P2P = \max(y)-\min(y)
$$
其中,$y$是信号的值。下面是Python代码实现:
```python
def peak_to_peak_amplitude(signal):
p2p = np.max(signal) - np.min(signal)
return p2p
```
3. 极值次数(Number of Zero Crossings, NZC)
极值次数是指信号中从正向到负向或从负向到正向的变化次数,可以反映信号的周期性。NZC的计算公式如下:
$$
NZC = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{N-1}I_{i,i+1}
$$
其中,$N$是信号长度,$I_{i,i+1}$是一个指示函数,当信号在第$i$个时间点和第$i+1$个时间点之间穿过$y=0$轴时为1,否则为0。下面是Python代码实现:
```python
def number_of_zero_crossings(signal):
zc = np.where(np.diff(np.sign(signal)))[0]
nzc = len(zc)
return nzc
```
以上是三种常用的脑电信号特征提取方法的Python实现。在实际应用中,可以根据需要选择合适的特征组合来分析脑电信号。